AI最新ニュース要約（2025年5月7日）

『横浜市とNTT東日本が連携、RAG技術による生成AI実証を実施』

ソースウェブサイト: Ledge.ai
リンク: https://ledge.ai/articles/yokohama_ai_rag_trial_results
要約: 横浜市とNTT東日本が協力し、RAG（検索拡張生成）技術を活用した生成AI実証実験を行いました。この実証では選挙関連業務、権利擁護業務、データ活用業務の3つの分野で生成AIの有効性を検証。特に行政特有の複雑な業務においても、RAG技術を活用することで正確性と効率性が向上することが確認されました。この取り組みは、自治体におけるAI活用の先進事例として注目されています。

『TSMCが次世代半導体製造技術「A14」を発表、2028年量産目指す』

ソースウェブサイト: Ledge.ai
リンク: https://ledge.ai/articles/tsmc_announces_a14_process_for_2028_mass_production
要約: 世界最大の半導体ファウンドリであるTSMCが、次世代半導体製造技術「A14」を発表しました。この技術は現行の2nmプロセス「N2」から1.4nmへと微細化を進め、性能向上と省電力化を実現するもので、2028年の量産開始を目指しています。AIの発展に伴い高性能半導体の需要が急増する中、この技術革新は日本のAI産業にも大きな影響を与える可能性があります。日本国内でもTSMCは熊本に工場を建設中であり、国内半導体産業の復活と先端AI技術の発展に寄与することが期待されています。

『ChatGPTへの「ありがとう」が招く環境負荷、数千万ドル規模の電力消費』

ソースウェブサイト: Ledge.ai
リンク: https://ledge.ai/articles/chatgpt_politeness_energy_cost
要約: OpenAIのCEOであるSam Altman氏が、ChatGPTに対するユーザーの「ありがとう」などの礼儀正しいメッセージが数千万ドル規模の電力消費を引き起こしていることを認めました。これらの短いメッセージは実質的な情報を含まないにもかかわらず、AIモデルの処理リソースを消費し、環境負荷につながっています。この問題は、AI技術の普及に伴うエネルギー消費と環境への影響という重要な課題を浮き彫りにしており、日本でも持続可能なAI活用について議論が必要とされています。

『Sakana AIが進化するAIで日本での挑戦』

ソースウェブサイト: AINOW
リンク: https://ainow.ai/2024/10/10/305851/
要約: 日本発のAIスタートアップ「Sakana AI」が、進化的アルゴリズムを活用した独自のAI開発アプローチで注目を集めています。同社は従来の大規模言語モデル（LLM）とは異なる手法で、より効率的で創造的なAIシステムの開発を目指しています。創業者の松尾豊氏（東京大学教授）らは、日本の強みを活かしたAI開発を通じて、グローバル市場での競争力を高めようとしています。この取り組みは、日本のAI産業における独自路線の可能性を示すものとして期待されています。

『低コストで高性能なAIモデル・MoEモデル開発の舞台裏』

ソースウェブサイト: AINOW
リンク: https://ainow.ai/2024/06/20/304953/
要約: 日本のAI企業カラクリのCPO中山氏へのインタビューから、低コストで高性能なMoE（Mixture of Experts）モデルの開発背景が明らかになりました。MoEモデルは、複数の「専門家」モデルを組み合わせることで、計算リソースを効率的に使用しながら高い性能を実現する手法です。同社は日本語に特化したMoEモデルの開発に成功し、限られた計算資源でも高品質なAIモデルを構築できることを示しました。この取り組みは、大手テック企業に比べて計算資源が限られる日本企業にとって、AI開発の新たな可能性を示すものです。

『クラウドだけじゃない！ローカルPCやサーバ、Kubernetesで生成AI』

ソースウェブサイト: ITmedia AI+
リンク: https://www.itmedia.co.jp/news/subtop/aiplus/
要約: 生成AIの活用において、クラウドサービスだけでなく、ローカルPCやサーバ、Kubernetes環境での実装方法が注目されています。このアプローチにより、データの機密性を保ちながら生成AIを活用できるため、セキュリティやプライバシーに敏感な日本企業にとって重要な選択肢となっています。特に金融機関や医療機関など、厳格なデータ管理が求められる業界では、オンプレミス環境での生成AI活用が進んでいます。記事では具体的な実装方法や最適化技術について解説されており、企業のAI導入担当者にとって参考になる内容となっています。